Potere, istituzioni e geopolitica nell’epoca della trasformazione accelerata
Non siamo di fronte a un’innovazione circoscritta, siamo nel cuore di una transizione che tocca la struttura stessa della produzione, del lavoro, del pensiero organizzativo – e, come si cercherà di argomentare in queste pagine, anche degli equilibri geopolitici tra potenze. L’AI non si limita ad aggiungere efficienza, ridefinisce i confini tra ciò che è umano e ciò che è automatizzabile, tra ciò che consideravamo insostituibile e ciò che improvvisamente può essere replicato da una macchina. Non è soltanto un nuovo strumento, è una nuova grammatica del mondo.
Molti settori stanno già vivendo questo cambiamento come un’onda che travolge. Professioni storiche perdono terreno, competenze consolidate diventano rapidamente superflue, intere architetture organizzative vacillano. Ma, come in ogni fase di distruzione creatrice, accanto a ciò che scompare nascono spazi nuovi, ruoli inediti, forme di collaborazione mai esplorate, orizzonti produttivi e cognitivi che chiedono di essere abitati.
Il paradigma riconosciuto: il Nobel 2025 e la lezione del 2024
Non è un caso che il Premio Nobel per l’Economia 2025 sia andato a Joel Mokyr, Philippe Aghion e Peter Howitt, tre studiosi che hanno contribuito, da angolazioni diverse, a definire il modo in cui comprendiamo il legame tra conoscenza, innovazione e crescita. Mokyr, storico dell’innovazione tecnologica, ha indagato le precondizioni culturali e istituzionali della crescita sostenuta; Aghion e Howitt ne hanno formalizzato il meccanismo, mostrando come ogni nuova tecnologia rimpiazzi la precedente in un processo mai concluso. Sono, nel senso più pieno del termine, economisti schumpeteriani: l’Accademia svedese ha scelto di premiare non un modello isolato, ma un filone di ricerca che dialoga con la storia, con la sociologia dell’innovazione e con la storia delle idee. È un riconoscimento meritato e atteso, e segna anche una svolta simbolica: dopo decenni di attenzione ai modelli e alla formalizzazione teorica, viene premiata un’economia che torna a interrogare la storia e la scienza, invece di rinchiudersi nella sola eleganza matematica.
Letto in sequenza con il Nobel dell’anno precedente, questo riconoscimento compone quasi un dittico. Nel 2024 il premio era andato a Daron Acemoglu, Simon Johnson e James Robinson, per i loro studi su come si formano le istituzioni e su come queste condizionano la prosperità delle nazioni: dove le istituzioni sono estrattive, avevano mostrato, la crescita non attecchisce e le società restano fragili di fronte agli shock; dove sono inclusive, quegli stessi shock possono trasformarsi in occasioni di sviluppo. È, in altri termini, una riflessione sulla sopravvivenza delle società di fronte alle grandi trasformazioni strutturali – non dissimile, nello spirito, da quella che anima queste pagine. Il 2024 spiega perché alcune società attraversano gli shock tecnologici restando in piedi e altre no; il 2025 spiega come quello shock viene prodotto e rinnovato senza sosta. Insieme, i due premi compongono quasi una piccola teoria generale della resilienza istituzionale di fronte all’accelerazione tecnologica – un tema che, nell’epoca dell’intelligenza artificiale generativa e sempre più autonoma nelle decisioni, non è più soltanto economico: è squisitamente geopolitico.
Una nuova grammatica geopolitica
L’intelligenza artificiale non è soltanto un motore di produttività: è oggi un terreno di competizione tra potenze, un dominio nel quale si ridefiniscono gerarchie internazionali, sovranità tecnologiche, dottrine militari. Chi controlla i modelli fondativi, le infrastrutture di calcolo, le filiere dei semiconduttori avanzati, controlla in misura crescente anche la capacità di uno Stato di proiettare potenza economica, informativa e, non di rado, militare. È la stessa logica che Qiao Liang e Wang Xiangsui avevano anticipato descrivendo la «guerra senza limiti»: nell’epoca della competizione sistemica, i confini tra dominio civile e dominio militare, tra economia e sicurezza, tra tecnologia e strategia, si fanno sempre più permeabili.
La dimensione economica di questa competizione si misura anche in cifre inedite. Nell’ottobre 2025 Nvidia è diventata la prima azienda della storia a superare i 5.000 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato, trainata dalla domanda di chip per l’intelligenza artificiale, e nella prima metà del 2026 quel valore si è avvicinato ai 6.000 miliardi – più della capitalizzazione complessiva di interi listini nazionali. Parallelamente, la spesa in infrastrutture cloud dei principali hyperscaler mondiali si avvicina ai 700 miliardi di dollari l’anno, in larga parte assorbita dalla domanda di potenza di calcolo per l’IA: una concentrazione di capitale e di potere computazionale senza precedenti nella storia dell’economia industriale.
Su questo terreno si gioca anche la partita tra modelli alternativi di governance dell’intelligenza artificiale: da un lato un approccio antropocentrico – enunciato al G7 di Cagliari e ribadito in sede europea – che colloca la tecnologia al servizio della persona e non come sua sostituta, con un impianto regolatorio, l’AI Act, che prova a coniugare innovazione e tutela dei diritti; dall’altro modelli più orientati al controllo statale pervasivo, in cui l’intelligenza artificiale diventa strumento di sorveglianza di massa e di pianificazione centralizzata. Non è più soltanto una scelta di policy industriale: è una scelta di civiltà, che richiama – mutatis mutandis – le categorie che Carl Schmitt riservava alla dimensione del politico e che Samuel Huntington applicava allo scontro tra civiltà. L’intelligenza artificiale, in questo senso, non è mai neutrale: porta con sé un’impronta valoriale e geopolitica precisa, a seconda di chi la progetta, la addestra e la governa.
I dati aiutano a comprendere la posta in gioco. Secondo il Future of Jobs Report, entro il 2030 circa un quarto dei posti di lavoro nel mondo sarà trasformato dall’adozione dell’intelligenza artificiale, con un saldo occupazionale complessivamente positivo a livello globale ma fortemente diseguale tra Paesi e settori; il Fondo Monetario Internazionale stima che quasi il 40% dell’occupazione mondiale sia esposta agli effetti dell’automazione cognitiva, percentuale che sale al 60% nelle economie avanzate; l’Organizzazione Internazionale del Lavoro calcola che un lavoratore su quattro sia oggi esposto agli effetti dell’IA generativa. Sono numeri che raccontano una redistribuzione di potere economico e sociale su scala planetaria, non soltanto una curva di produttività aziendale. Per questo le politiche attive del lavoro, gli osservatori nazionali sull’intelligenza artificiale, gli ecosistemi digitali per l’incontro tra domanda e offerta di competenze non sono più strumenti amministrativi accessori: diventano infrastrutture strategiche permanenti, al pari delle reti energetiche o delle infrastrutture critiche, perché da esse dipende la capacità di un Paese di attraversare la transizione senza frantumarsi.
Sorveglianza, biopolitica e i ritmi del controllo algoritmico
C’è poi un secondo livello, meno visibile ma non meno decisivo, sul quale l’intelligenza artificiale interviene: quello dei ritmi della vita quotidiana e della classificazione delle popolazioni. Shoshana Zuboff ha descritto il capitalismo della sorveglianza come un sistema che trasforma l’esperienza umana in materia prima da cui estrarre dati predittivi, rivenduti sul mercato dei comportamenti futuri; Alessandro De Giorgi, aggiornando categorie foucaultiane, ha mostrato come questa infrastruttura si intrecci con una gestione sempre più selettiva e algoritmica delle popolazioni eccedenti – chi viene incluso nei circuiti della produttività e chi, invece, viene classificato, tracciato, escluso. Applicata alla scala urbana, questa logica riscrive quello che Henri Lefebvre chiamava il ritmo della città: tempi di lavoro, di consumo, di mobilità, di controllo, sempre più scanditi da algoritmi che decidono – spesso senza trasparenza – chi accede a un servizio, chi viene segnalato come rischio, chi viene ottimizzato e chi viene semplicemente ignorato.
Questa è la faccia meno celebrata della distruzione creatrice: non solo nuove imprese che sostituiscono le vecchie, ma nuove gerarchie di visibilità e di controllo che si sovrappongono a quelle tradizionali di classe, territorio, cittadinanza. Dalle piattaforme di gestione dei confini ai sistemi predittivi impiegati nella sicurezza pubblica, fino alle infrastrutture di sorveglianza sanitaria, l’intelligenza artificiale amplifica una tendenza già presente nella modernità tardo-capitalistica: la trasformazione della popolazione da soggetto politico a insieme di dati da ottimizzare. Governare la transizione significa allora vigilare anche su questo secondo fronte, meno spettacolare della corsa ai modelli generativi, ma altrettanto carico di conseguenze per la tenuta democratica delle società.
Chi governa la soglia: fiducia, cultura, management
La questione centrale non è allora come fermare la trasformazione, perché non si ferma ciò che appartiene alla logica del tempo, ma come accompagnarla e governarla. Chi prova a difendere l’ordine passato rischia di restare schiacciato dalla velocità del cambiamento. Chi, invece, investe nell’intelligenza umana, nella capacità di apprendere, di reinventarsi e di costruire significati condivisi, può trasformare questa transizione in una stagione di possibilità.
In questa nuova stagione, il management assume un significato diverso. Non è più solo un esercizio di controllo o di pianificazione, è un’arte di tenere insieme. Tenere insieme persone disorientate dal cambiamento, tenere insieme culture diverse che si incontrano e si scontrano, tenere insieme la spinta dell’innovazione e la necessità di senso che ogni organizzazione custodisce.
Quando la tecnologia corre, la fiducia diventa la vera infrastruttura. Non quella scritta nei processi, ma quella costruita nei comportamenti, nella coerenza, nell’esempio. È la fiducia che permette a un gruppo di attraversare l’incertezza senza dissolversi. È la fiducia che trasforma un’organizzazione da fragile a resiliente – ed è, non diversamente, la fiducia che permette a un Paese di attraversare una transizione tecnologica senza cedere alla tentazione autoritaria o alla paralisi regolatoria.
Ma la fiducia, da sola, non basta. Anche i legami più stretti – persino quelli di un clan ristretto – possono fondarsi su una fiducia reciproca che nulla ha a che fare con valori etici condivisi. È un’osservazione che pesa in un tempo attraversato da logiche marcatamente plutocratiche, nel senso etimologico greco del termine: il potere, kratos, del denaro, ploutos. Senza un fondamento etico e valoriale, la fiducia rischia di diventare il collante di interessi ristretti, non l’infrastruttura di una comunità aperta. È dunque sull’etica, prima ancora che sulla fiducia, che si gioca la possibilità di attraversare questa trasformazione senza scivolare nell’oligarchia. Ed è una posta in gioco che non si vince sul piano tecnico, ma su quello educativo: richiede un investimento sociale di lungo periodo sulla formazione culturale – non semplicemente sulle competenze – delle nuove generazioni, perché sappiano abitare il cambiamento con un orizzonte di senso e di valori condivisi, non soltanto con strumenti tecnici.
Allo stesso tempo, le culture diventano decisive. L’intelligenza artificiale non entra mai in uno spazio neutro, attraversa ambienti fatti di linguaggi, simboli, abitudini e relazioni. Lì, la differenza non la fa la tecnologia, ma la capacità delle persone di comprendersi, di adattarsi, di costruire nuovi equilibri. Non basta introdurre uno strumento, occorre creare il terreno umano perché quello strumento possa generare valore.
In fondo, guidare oggi significa stare sulla soglia, tra ciò che crolla e ciò che nasce, tra il disorientamento e la possibilità. Il manager del nostro tempo non è un controllore di sistemi, ma un costruttore di fiducia e di senso, un interprete dei contesti, un traduttore di mondi. Non governa la tecnologia, ma governa ciò che la tecnologia non può sostituire: il legame umano, la visione, la capacità di creare significato.
Il paradosso schumpeteriano: quando il capitalismo genera la sua alternativa
Chiudere questa riflessione significa tornare, ancora una volta, a Schumpeter – non solo all’autore della distruzione creatrice, ma a quello, più inquieto, di Capitalism, Socialism and Democracy, che nello stesso libro avvertiva di un rischio apparentemente paradossale: il successo stesso del capitalismo, la sua capacità di organizzarsi in imprese sempre più grandi e burocratizzate, gestite da manager anziché da imprenditori-innovatori, avrebbe finito per erodere lo spirito imprenditoriale che lo aveva generato, aprendo la strada – per stanchezza, per razionalizzazione amministrativa, per concentrazione del potere economico – a forme di socializzazione dell’economia. Non una rivoluzione dal basso, ma una deriva dall’alto: il capitalismo che si trasforma in socialismo non per sconfitta, ma per eccesso di successo burocratico.
L’intelligenza artificiale mette questo paradosso sotto una luce nuova, e squisitamente politica. Da un lato, la piena affermazione dell’IA rischia di produrre esattamente questo esito: un’estrema concentrazione del potere computazionale in poche piattaforme, una standardizzazione burocratica delle decisioni economiche affidate agli algoritmi, una razionalizzazione totale dei processi che, paradossalmente, assomiglia più alla pianificazione centralizzata che al capitalismo dinamico e schumpeteriano della distruzione creatrice. Dall’altro lato, anche il rifiuto dell’intelligenza artificiale – un irrigidimento regolatorio difensivo, un protezionismo tecnologico che blocchi l’innovazione per proteggere rendite di posizione consolidate – produce lo stesso tipo di esito: un’economia amministrata, burocratizzata, sempre più dipendente dalle decisioni di pochi soggetti pubblici o privati che ne controllano l’accesso. Affermazione e rifiuto dell’IA, spinti entrambi all’estremo, convergono così verso lo stesso paradossale sbocco: la burocratizzazione del capitalismo.
È qui che si chiude il cerchio tra economia e geopolitica. La vera posta in gioco non è se accettare o respingere l’intelligenza artificiale, ma se le società sapranno costruire istituzioni – nel senso indicato dal Nobel 2024 – capaci di attraversare questa trasformazione senza scivolare né nell’oligopolio computazionale né nella paralisi regolatoria. È la sfida che Mokyr, Aghion e Howitt hanno aiutato a comprendere sul piano teorico, ed è la sfida che spetta ora alla politica, alle culture organizzative e, per tornare al cuore di questa riflessione, a un management capace di costruire fiducia e senso, affrontare sul piano pratico.
L’intelligenza artificiale spalanca spazi inediti, ma sarà la qualità delle istituzioni e degli uomini che le abitano a determinare se quei nuovi orizzonti diventeranno terreno di esclusione o occasione di coesione, oligarchia computazionale o rinnovata distruzione creatrice. Il futuro non sarà deciso solo dagli algoritmi, e nemmeno solo dai mercati: sarà deciso da come sapremo abitare la complessità con lucidità, fiducia e intelligenza culturale – e geopolitica.
